Investigation of the factors affecting foamability and foam stability of cold brew coffee
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, the foamability and foam stability of nitrogen-infused cold brew coffee, as affected by coffee variety (Arabica and Robusta), degree of roast (light, medium, dark), brewing temperature (4, 20, 35 °C), brew ratio (1:5-1:15 w/w; coffee/water), ground particle size (712, 647 and 437 μm volume mean diameter) and beverage temperature (4, 20 and 35 °C), were investigated. RESULTS: generated 30-40 mL of foam head. At the same degree of roast, brews prepared from Arabica beans had more stable foam than those from Robusta. Foam stability increased with increasing degree of roast, increasing brewing temperature, decreasing particle size, and decreasing the beverage temperature. By contrast, brew ratio had relatively less effect on foaming properties. Nitrogen-containing constituents present in the 80% (v/v) ethanol-soluble fraction (55.9% of total dissolved solids) of the brew samples were important contributors to foaming, while the 80% (v/v) ethanol-insoluble fraction (42.3% of total dissolved solids) that contained polysaccharides was important in stabilizing the foam. CONCLUSION: The foamability and foam stability of cold brew coffee are significantly affected by coffee variety, degree of roast, brewing temperature, ground particle size, and beverage temperatures. The foam properties are dictated by the low-molecular-weight nitrogen-containing compounds and high-molecular-weight polysaccharides present in the cold brew coffee. © 2022 Society of Chemical Industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».